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自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法

王东京, 张宝辉, 陈弘原, 王润宇, 吴杰, 吴旭东

王东京, 张宝辉, 陈弘原, 王润宇, 吴杰, 吴旭东. 自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1024-1031.
引用本文: 王东京, 张宝辉, 陈弘原, 王润宇, 吴杰, 吴旭东. 自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1024-1031.
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WANG Dongjing, ZHANG Baohui, CHEN Hongyuan, WANG Runyu, WU Jie, WU Xudong. Moving-target Detection Algorithm Adapting Complex Background Interference[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1024-1031.
Citation: WANG Dongjing, ZHANG Baohui, CHEN Hongyuan, WANG Runyu, WU Jie, WU Xudong. Moving-target Detection Algorithm Adapting Complex Background Interference[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1024-1031.
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自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法

  • 南京理工大学 电子工程与光电技术学院,江苏 南京,210094

  • 北方夜视科技集团有限公司南京研发中心,江苏 南京,211106

  • 南京理工大学

  • 北方夜视科技集团有限公司南京研发中心

基金项目: 云南省科技厅院士自由探索项目专项科研资助(2016HA009)
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Moving-target Detection Algorithm Adapting Complex Background Interference

摘要

    摘要
  • 摘要: 基于视频图像的运动目标检测,是根据目标的像素特征来判别出相对于背景运动的目标,当图像背景动态变化时,将难以区分背景和运动目标的像素特征,易造成检测错误.复杂背景下的运动目标检测是一大难点,目前主流的运动目标检测算法在背景灰暗、水面波动、气流颤动等复杂背景干扰下,难以准确地检测出运动目标.针对上述问题,提出一种自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法,采用新的前景判断和背景模型更新方法,同时设计了一种创新型自适应阈值更新方法,当视频背景变化时,自动更新阈值.该算法增强了对复杂背景、镜头抖动的抗干扰能力,通过各种视频测试,背景点检测正确率达到0.9958,前景点检测正确率达到0.8012,极大提高了前景检测率,而且该算法满足高实时性要求,对复杂背景下的运动目标检测有显著效果.
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  • 期刊类型引用(1)

    1. 张飞飞，彭雷，袁韬. 单光子探测三维点云与可见光图像融合处理算法研究. 应用光学. 2021(06): 1034-1039 . 百度学术

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